1 Información general {-}

Campo Detalle
Curso Econometría Avanzada (Cod 1420)
Docente Ana María Díaz
Oficina / Atención Séptimo piso Edificio 20 | Lunes 9–11 a.m. (o por Teams)
Sitio web http://adiazescobar.com
Correo
Prerequisito Econometría I
Horario de clase Martes y Jueves 11:00–13:00 | Salones 2‑207 (Ma) y 67‑303 (Ju)
Monitor Sophia Aristizabal — horarios y oficina por definir

1.1 Descripción del curso {-}

El objetivo principal es proporcionar herramientas para el análisis econométrico de datos de corte transversal, series de tiempo y panel. Se revisa el modelo clásico de regresión lineal, las consecuencias de violar sus supuestos, modelos para variables dependientes discretas o limitadas y técnicas básicas de series de tiempo y panel. Al finalizar, el estudiante podrá ejecutar regresiones múltiples, diagnosticar problemas comunes y aplicar soluciones apropiadas.

1.2 Material bibliográfico {-}

Libro obligatorio

  • Verbeek, Marno (2004). A Guide to Modern Econometrics. Wiley.

Libros recomendados

  1. Greene, William (2003). Econometric Analysis. Prentice Hall.
  2. Wooldridge, Jeffrey (2003). Introductory Econometrics: A Modern Approach. Thomson.
  3. Wooldridge, Jeffrey (2002). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. MIT Press.
  4. Montenegro, Álvaro (2009). Series de Tiempo. Javegraf, PUJ.
  5. Stock, J. & Watson, M. (2006). Introduction to Econometrics. Addison‑Wesley.
  6. Hayashi, Fumio (2000). Econometrics. Princeton UP.
  7. Angrist, J.D. & Pischke, J.S. (2009). Mostly Harmless Econometrics. Princeton UP.
  8. Cameron, A.C. & Trivedi, P.K. (2009). Microeconometrics Using Stata. Stata Press.
  9. Stata 11 Time Series Reference Manual. Stata Press.
  10. Rosales R. et al. (2010). Fundamentos de Econometría Intermedia. CEDE.

1.3 Evaluación {-}

Porcentaje Actividad
25 % Parcial 1 teórico
25 % Parcial 2 teórico
3 % Talleres en clase
7 % Monitorías
15 % Trabajo final
25 % Examen final
+0.5 (para el mejor) Video‑bono examen final

Los exámenes son con libro cerrado y sin dispositivos electrónicos. El incumplimiento se sanciona según el reglamento de la universidad. Trabajo Final: - Primera entrega: 10% (Presentación de la idea) - Segunda entrega: 20% (Introducción + Descriptiva + Metodología) - Documento final: 30% - Sustentación: 40% (Presentación & preguntas)

Programa semanal

Semana Tema principal Lecturas clave
1 Supuestos del MCRL Verbeek cap. 1‑2 (oblig.)  | Hayashi cap. 1; Wooldridge cap. 1‑2 (opc.)
2 Regresión simple vs múltiple; Teorema FWL Verbeek cap. 1‑2  | The Stata Journal (2013) 13(1): 92‑106
3 Propiedades de MCO en muestras finitas; Teorema Gauss‑Markov Verbeek cap. 2
4 Inferencia y predicción; Propiedades asintóticas de MCO Verbeek cap. 3
5 Primer parcial
6 No linealidad; Multicolinealidad Verbeek cap. 3‑4
7 Heterocedasticidad Verbeek cap. 4
8 Endogeneidad: simultaneidad, omitidas, medición Verbeek cap. 5
9 Variables instrumentales, MCO2E, GMM Verbeek cap. 5
10 Modelos LPM, logit y probit Verbeek cap. 7
11 Máximo verosimilitud; DID, RD, duración, cuantílica (opc.)
12 Semana Santa / Receso
13 Segundo parcial
14 Series de tiempo: conceptos básicos Verbeek cap. 8
15 AR, MA y VAR estacionarios Verbeek cap. 9
16 Datos de panel: pooled, between, FE, RE Verbeek cap. 10
17 Examen final

1.4 Inclusión {-}

Este curso da la bienvenida a personas de todas las edades, orígenes, creencias, etnias, géneros, identidades, orientaciones sexuales y capacidades. Se espera un ambiente respetuoso e inclusivo.

1.5 Integridad académica {-}

La Universidad Javeriana fomenta la honestidad y establece sanciones por fraude o plagio según el reglamento de estudiantes. Cualquier uso no autorizado de materiales durante evaluaciones se considera falta grave.